根据该问题 return forward_call(*input, **kwargs) TypeError: forward() got an unexpected keyword argument 'output_all_encoded_layers' 修改上述代码

这个错误提示意味着你在调用某个函数 `forward()` 时传入了一个名为 `'output_all_encoded_layers'` 的关键字参数，但是这个函数定义中并没有接受这个参数。这通常发生在尝试使用预训练模型的API，例如BERT，其中某些版本可能默认只返回最后一个编码层，而另一个版本可能允许你选择返回所有的编码层。

为了修正这个问题，你需要查看你的模型文档或者代码，确认正确的调用方式。如果你确实需要所有编码层，那么可能需要更改模型的参数传递，比如将:

encoder_out, text_cls = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=True)

或者移除这个额外的关键字参数，因为默认值应该是返回所有层。如果不是必需的参数，则应该从调用中移除：

encoder_out, text_cls = self.bert(context, attention_mask=mask)

请注意，直接去掉不需要的参数可能会改变模型的行为，所以一定要确认这是你想要的结果。

相关问题

return forward_call(*input, **kwargs) TypeError: forward() got an unexpected keyword argument 'output_all_encoded_layers'

`return forward_call(*input, **kwargs)` 这一行代码是在尝试调用某个名为 `forward_call` 的函数，并传入来自 `inputs` 和 `kwargs` 中的所有参数。这里的错误来自于 `**kwargs` 部分，其中的 `'output_all_encoded_layers'` 参数是一个关键字参数，但是在函数定义中，`forward()` 函数并没有接受这个关键字参数作为预期的一部分。

如果你是从BERT模型的官方文档或示例中看到这个参数，那通常 `output_all_encoded_layers=True` 是用于返回所有Transformer编码层的输出，而不是单个最后一个层。然而，在你给出的代码片段里，似乎只需要最后一个层的信息（`encoder_out, text_cls = self.bert(...)`），所以不需要传递 `output_all_encoded_layers` 这个参数。

修改后的正确调用应该是这样的：

encoder_out, _ = self.bert(context, attention_mask=mask)

这里 `_` 表示我们并不关心text_cls，只需保留encoder_out。

return forward_call(*input, **kwargs) TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'target'

这个错误通常表示在调用PyTorch模型的forward()方法时，没有提供必要的参数。在大多数情况下，这通常是由于你的代码中的错误或模型输入的问题导致的。

检查一下你的代码，确保在调用forward()方法时提供了所有必要的参数。此外，还应该检查一下模型的输入是否正确。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我更好地帮助你。